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Several specific features such as the volume of data, document size, structure of the documents, jargon, the way information needs are defined, among others, are features that justify that retrieval models should not handle all information equally when it comes to domain-specific retrieval tasks (e.g., in law and healthcare). Neural IR models can deal with such features, especially those related to contextual elements (e.g., expert knowledge). The ongoing project will consider domain-specific embeddings to contextualize within a neural ranking setup document retrieval in domain-specific tasks.
Espitia, O., Pasi, G. (2021). Neural IR for domain-specific tasks. In Proceedings of the 11th Italian Information Retrieval Workshop 2021. CEUR-WS.
Several specific features such as the volume of data, document size, structure of the documents, jargon, the way information needs are defined, among others, are features that justify that retrieval models should not handle all information equally when it comes to domain-specific retrieval tasks (e.g., in law and healthcare). Neural IR models can deal with such features, especially those related to contextual elements (e.g., expert knowledge). The ongoing project will consider domain-specific embeddings to contextualize within a neural ranking setup document retrieval in domain-specific tasks.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10281/557172
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.